Secondary lipid oxidation products. Human health risks evaluation (Article 1)

Abstract



The first article of the series describes possible applications of both proton nuclear magnetic resonance spectroscopy (1Н NMR) and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) in food lipid thermo-oxidation analysis. Thermo-oxidation process is a source of various oxidation products. Some of them are known to be toxic, such as oxidized α,β-unsaturated aldehydes and epoxidized linoleic acid derivatives. Today we know that routine nonspecific methods in lipid oxidation analysis are not informative, may provide incorrect results and procedures are long and laborious. Therefore it might be useful to find more reliable, accurate and informative physic-chemical methods measuring food lipid oxidation status. This paper is devoted to the most widely used in lipid analysis spectroscopic methods such as 1Н NMR and FTIR. It has been shown that 1Н NMR and FTIR provide more information on the types, formation and degradation time of compounds formed than wet chemistry methods. 1Н NMR gives qualitative and quantitative information on degraded and newly formed compounds and FTIR is able to measure a lot of standard oxidation indices with high accuracy. Both of them allow us to trace any compounds’ evolution in lipid matrices in real time. Mention is made of their advantages for routine laboratory analysis.

Keywords:nuclear magnetic resonance spectroscopy, secondary oxidation products, oxidized a,f-unsaturated aldehydes, Fourier transform infrared spectroscopy, thermal lipid oxidation, peroxide value, oxidation level

Voprosy pitaniia [Problems of Nutrition]. 2018; 87 (6): 125-38. doi: 10.24411/0042-8833-2018-10074.

Пищевые масла и жиры представляют собой сложные многокомпонентные системы, каждый элемент которых в условиях окисления изменяется в соответствии с кинетикой проходящих в данный момент времени реакций. На первом этапе формируются первичные продукты окисления, среди которых гидрокси- и гидро-пероксисоединения, дигидропероксиды и системы цис,транс-(2,Е) и транс,транс-(E,E) конъюгированных диенов. Затем из них образуются вторичные, третичные и т.д. соединения, и их скорость образования, виды и количественные соотношения определяются природой липидного образца, условиями окисления и наличием антиокислителей. Среди представителей вторичных продуктов основными являются альдегиды, моно-и диэпоксиды, кетоны, первичные, вторичные спирты и их димеры, оксикислоты и др. [1]. Особый интерес с точки зрения безопасности масел и жиров для здоровья человека представляет изучение эндогенного образования и поступления в организм соединений с доказанной или потенциальной токсичностью и высокой реакционной способностью - окисленных α,β-ненасыщенных альдегидов (Оα,β-НА) [2], некоторых спиртов, оксо-, диоксо- и эпоксикислот [3].

Представителей Оα,β-НА от других альдегидов отличает наличие системы конъюгированных двойных связей и иногда присутствие гидрокси- [4], гидропероксигрупп в 4-м положении или оксогрупп в 4-5-м положении [5], что объясняет их высокую реакционную способность [6]. К Оα,β-НА относят акролеин, малоновый диальдегид, кротональдегид, глиоксаль и метилглиоксаль, а также семейства (Е)-2-алкеналей, (Z,E)- и (Е,Е)-2,4-алкадиеналей, 4,5-эпокси-2-алкеналей, 4-гидрокси- и 4-гидроперокси-(Е)-2-алкеналей, 4-оксо-(Е)-2-алкеналей и др. [1, 5]. Для многих из них в токсикологических исследованиях была показана цито- и генотоксичность [5], канцерогенность и мутагенность [7]. Некоторые спирты, например эпоксидированные производные линолевой кислоты [3], при гидролизе могут образовывать токсичные вещества. Так, 9,10-эпокси-12-октадеценоат является предшественником лейкотоксина, 9,10-дигидрокси-12-октадеценоат - лейкотоксиндиола, 12,13-эпокси-9-октадеценоат - изолейкотоксина, способных вызывать дегенерацию и некроз лейкоцитов, нарушать деятельность эндокринной системы, блокировать эстральный цикл у крыс, стимулировать пролиферацию раковых клеток молочной железы человека MCF-7 и пр. [8].

Официальные методы анализа пищевых масел и жиров в условиях термического окисления условно можно разделить: 1) тесты устойчивости липидной матрицы к окислению и 2) определение различных интегральных показателей. К первым относятся так называемый метод активного кислорода (active oxygen method - AOM), индекс стабильности масла (Oil Stability Index - OSI) и некоторые другие. Вторая группа показателей включает перекисное число (ПЧ), кислотное число (КЧ), тиобарбитуровое число (ТЧ), пара-анизидиновое число (п-АЧ), йодное число (ИЧ), общее число окисления (TOTOX), конъюгированные диены и триены и др. Некоторые из них в соответствии с ТР ТС 024/2011 относятся к показателям безопасности пищевых масел [9].

Применение таких методов широко распространено, хотя и имеет определенные неудобства [10-12]. Основной их недостаток заключается в том, что они нацелены на количественное определение общего пула первичных или вторичных соединений с определенными функциональными группами (ФГ) или их системами. Такие ФГ, однако, не всегда характерны только для первичных или только для вторичных продуктов окисления [13, 14], что при определении интегральных показателей может привести к получению неверных результатов [12]. Кроме того, интегральные показатели довольно малоинформативны [15], так как не позволяют регистрировать разницу в механизмах окисления [5] и прослеживать эволюцию отдельных соединений [12].

Все это обусловливает необходимость в поиске подхода, который был бы более точен, информативен и удобен в применении к анализу деградации и безопасности пищевых масел и жиров. Одним из потенциальных решений может стать использование спектроскопии, которая удобна при определении, например, отдельных групп соединений [4], для мониторинга общего состояния липидной матрицы [6], а также поисков и расчетов интегральных показателей [16]. В общем липидном анализе применяют различные варианты спектроскопий [17-20]. При исследовании термически окисленных масел довольно часто используют методы протонного ядерного магнитного резонанса (1Н ЯМР) (варианты ЯМР на других ядрах также находят применение [18], хотя и обладают более низкой чувствительностью [21]), и различные варианты инфракрасной спектроскопии с Фурье-преобразованием [6]. Таким образом, целями настоящего обзора стали обобщение и анализ имеющейся на сегодняшний день информации по возможностям и ограничениям применения данных методов в оценке окислительного изменения пищевых масел и жиров, в том числе в рутинном лабораторном анализе.

Мониторинг окисления масел с помощью протонного ядерного магнитного резонанса

В спектроскопии ЯМР аналитическим откликом является химический сдвиг 8, который выражается как одна миллионная доля напряженности поля или резонансной частоты (м.д. или ppm) и считается относительно сигнала какого-либо эталонного соединения. Таким соединением может быть остаточный недейтерированный хлороформ или метанол (в зависимости от используемого дейтерированного растворителя [22]), но чаще используют тетраметилсилан (ТМС), химический сдвиг сигнала которого считается равным 0. Сигналы в спектре ЯМР связаны с наличием у соединений исследуемой матрицы определенных ФГ [26]. Такие ФГ основных компонентов различных пищевых масел и жиров представлены на рис. 1.

Регистрация сигналов отдельных ФГ позволяет прослеживать их эволюцию во времени: так, на начальных этапах окисления уменьшается интенсивность аллильных, бисаллильных и олефиновых протонов в цепях ненасыщенных жирных кислот (ЖК) (см. табл. 1: F, I-J' и М соответственно, см. рис. 1), в спектре появляются сигналы ФГ первичных продуктов окисления - гидропероксидов и гидроксидов с системами конъюгированных двойных связей различных конформаций [6]. При низкотемпературном окислении сначала регистрируются сигналы соединений с цис,транс-сопряженными двойными связями и группой -ООН на 6,58, 6,00, 5,56, 5,51 м.д. или -OH на 6,45, 5,94, 5,64, 5,40 м.д. Затем они исчезают и появляются сигналы на 6,27, 6,06, 5,76, 5,47 м.д., относящиеся к транс,транс-сопряженным двойным связям. Это может свидетельствовать об изменении их конфигурации на энергетически более выгодную [26].

Позднее (при высокотемпературной обработке масла практически сразу) на спектрах появляются сигналы ФГ, относящихся ко вторичным продуктам (рис. 2) [26, 27].

Величина химического сдвига будет отличаться у соединений с одинаковыми ФГ, если у одного из них присутствует хотя бы одна дополнительная ФГ или, например, сопряженная связь. Поэтому могут быть идентифицированы различные группы альдегидов, спиртов, кетонов и др., в том числе и токсичные [6].

Отдельно стоит отметить возможность применения спектроскопии 1Н ЯМР при определении структуры неизвестных продуктов окисления липидов. Так, с помощью различных вариантов двумерной спектроскопии ЯМР и некоторых других методов были идентифицированы ФГ и типы связей в молекулах димеров растительных стеринов, которые были получены при термическом окислении смеси стеринов и разделении полученных продуктов по полярности [33].

Особенности проведения 1Н ЯМР-анализа липидов. В спектроскопии 1H ЯМР время анализа лимитируется временем регистрации спектра. На продольную релаксацию протонов ацильных цепей триглицеридов (ТАГ) требуется относительно немного времени (больше всего занимает релаксация протонов терминальной группы -CH3 - 1,51 с) и существенно меньше, чем в 13С ЯМР [18], поэтому количественный 1Н ЯМР-спектр липидного образца можно получить за 5-15 мин [12, 28, 34].

В качестве растворителя чаще всего используют дейтерированный хлороформ (CDCl3) [28, 34], реже метанол (С03ОН) [22]. Важно, чтобы его количество было достаточным, так как высокая концентрация образца может привести к снижению разрешения, искажениям спектров и ложным сигналам и в конечном итоге к ненадежным результатам количественной оценки [35]. Иногда улучшение сигнала можно получить, используя смесь хлороформа CDCl3 с диметилсульфоксидом DMSO-d6 в объемном соотношении 5:1 [18], однако при этом следует учитывать возможность изменения значений химических сдвигов некоторых ФГ [35]. Несмотря на сложный состав пищевых масел и жиров, специальная очистка или фракционирование компонентов требуются обычно лишь в особых случаях, например, при определении структуры неизвестных компонентов [33]. В скрининговом анализе подготовка пробы состоит обычно только в разведении исследуемого образца.

Для извлечения необходимой информации из ЯМР-спектров важно корректное соотнесение сигналов с соответствующими протонами. Поскольку корректировка величин химических сдвигов происходит во многих случаях относительно ТМС, при надлежащем выполнении анализа химические сдвиги сигналов протонов от одних и тех же ФГ, даже полученные на разных ЯМР-спектро-метрах, совпадают. Это позволяет накладывать такие спектры друг на друга и в некоторых случаях использовать данные литературы при первичной идентификации наблюдаемых сигналов исследуемого масла, хотя и не с такой точностью, как при использовании стандартных веществ [22, 36]. Получению характерных м.д. известных ФГ может мешать присутствие в пробе воды [37] или некоторые другие факторы [38].

Особенности количественного анализа. Количественный и полуколичественный расчет содержания интересующих компонентов можно проводить относительно собственных компонентов липидных матриц или добавленных соединений. Таким добавленным соединением может служить остаточный хлороформ (7,26 ppm) [12, 38], если его концентрация в дейтерированном аналоге достоверно известна [12] и одинакова во всех ЯМР-экспериментах [28]. Его использование требует создания условий, нивелирующих риск испарения растворителя [12]. Кроме этого, удобно считать относительно какой-либо не меняющейся в условиях окисления ФГ самой липидной матрицы. Такие свойства были показаны для глицеридных групп (К, см. табл. 1) [6, 34]. Таким образом можно исследовать эволюцию интересующих групп соединений, если их сигналы и сигналы сопутствующих компонентов не накладываются [39]. При этом принимается, что площадь сигнала отдельной ФГ пропорциональна числу соответствующих протонов и константа пропорциональности всегда одна и та же [6, 28, 34].

Расчеты могут проводиться для основных деградирующих компонентов масел, соединений, образующихся в процессе окисления (первичных или вторичных продуктов) или и тех и других одновременно. В случае разрушающихся компонентов количественную оценку проводят для аллильных (ПНЖК) [34], бис-аллильных (линолевая, α-линоленовая ЖК) и олефиновых протонов, так как они претерпевают наиболее отчетливые изменения в процессе окислительного разрушения [35]. Полученные результаты выражают в мольных процентах [5], ммоль/моль ТАГ [34] или в других относительных величинах. Расчеты в абсолютных величинах проводятся реже. В качестве примера можно привести 1Н ЯМР-метод определения эпоксидов в различных маслах (линейный диапазон 6,7-841,6 ммоль/кг масла, LOQ 6,3 ммоль/кг масла), который был разработан в качестве альтернативы официально принятому методу AOAC [12].

Иногда полученные подобным образом результаты могут оказаться точнее в сравнении с результатами, полученными, например, хроматографически: спектроскопия ЯМР позволяет учитывать одновременно содержание всех изомеров с интересующей ФГ При этом совсем отсутствует необходимость в стандартных веществах для идентификации каждого изомера [12] и часто в построении калибровочных кривых [40].

Получаемая количественная информация по содержанию различных групп соединений может использоваться при моделировании эволюции процессов окисления масел [28]. Выбираются определенные сигналы, относящиеся к исследуемой ФГ, и из значений их площадей строится матрица данных. Она обрабатывается с помощью хемометрических инструментов, что позволяет оценивать и предсказывать влияние продолжительности нагрева и температуры на эволюцию отдельных компонентов масел. Такой подход был продемонстрирован на примере альдегидных групп [38]. При этом полученные результаты хорошо соотносились с данными расчетов предложенной теми же авторами константы термической стабильности KTS для рапсового, подсолнечного и оливкового масла первого отжима. Такая константа, а также полученные с помощью хемометрики результаты позволили ранжировать исследованные масла по их стабильности к окислению.

Недостатки и ограничения метода. Как видно, спектроскопия 1Н ЯМР интересна тем, что подходит как для оценки общей стабильности масел к окислению [38], так и для количественного определения отдельных ФГ [12]. Однако попытки применить 1Н ЯМР для определения некоторых показателей окисленности, например ПЧ, конъюгированных диенов и п-АЧ масел и др., не были успешными. К сожалению, 1Н ЯМР менее чувствителен при исследовании начальных этапов процесса окисления по сравнению с хроматографическими [21] и химическими методами [41]. На более поздних этапах окисления корреляция между данными 1Н ЯМР и, например, тиобарбитурового числа может быть более отчетлива [42].

Наложение сигналов также может ограничивать количественный анализ некоторых ФГ: так, присутствие конъюгированных структур в карбонильной группе затрудняет наблюдение кетоновой [21], а сигналы глицеридных протонов могут перекрываться и искажать количественные результаты при использовании последних в качестве внутреннего стандарта [12].

Регистрация окислительного изменения состава масел методом инфракрасной спектроскопии с преобразованием Фурье

Одним из наиболее удобных аналитических методов, используемых в контроле качества пищевых продуктов, является инфракрасная спектроскопия с преобразованием Фурье [43]. Окислительные изменения липидов исследуют с помощью различных ее вариантов, которые могут различаться спектральными диапазонами, способами калибровки, видами кювет и т.д. Данные спектров в различных областях поглощения дополняют друг друга, что может быть полезным при решении исследовательских задач. Несмотря на это, большее количество исследований проводится в среднем диапазоне 4500-400 см-1, в котором изменения максимумов и интенсивностей полос поглощения по сравнению, например, с ближней областью видны наиболее отчетливо [16].

Спектральная область I: 3700-3100 см-1. Окислительные изменения в составе масел начинают проявляться после окончания индукционного периода, или так называемого первого этапа, длительность которого зависит от вида исследуемого масла. На ИК-спектрах это отражается в снижении максимума волнового числа эфирной группы триглицеридов, регистрируемой при 3475 см-1 (полоса a1) (рис. 3A): сигнал становится более интенсивным и широким. Этому способствует появление гидропероксидов при 3450 см-1 (полоса b, рис. 3Б), с которого начинается второй этап окисления.

Он характеризуется возвращением максимума полосы a1 к исходному [44]. По мере разрушения гидропероксидов полоса b исчезает [45], а у полосы эфирной группы триглицеридов появляется плечо на 3535 см-1 (полоса a, см. рис. 3Б), которое является следствием присутствия спиртов или вторичных соединений с гидроксильной группой [46, 47]. Период времени, начиная с появления полосы, условно можно отнести к третьему этапу окисления, который заканчивается полимеризацией образца [44].

Спектральная область II: 3030-2600 см-1. Одним из характеристических показателей стадии окисления пищевых масел является площадь полосы поглощения при ~3008 см-1 (полоса b1, см. рис. 3A). Эта полоса обусловлена валентными колебаниями цис-двойных связей [47, 48] и снижение ее максимума относительно начального уровня в конце первого и начале второго этапов отражает потерю двойных связей в молекулах ПНЖК. Другие полосы в данном регионе, относящиеся к алифатическим ФГ компонентов масел, в процессе термического окисления не меняются или меняются мало [44].

Спектральная область III: 1800-1500 см-1. В данной области находится полоса поглощения ~1750 см-1 (полоса a2, см. рис. 3A), которая в неокисленных маслах относится исключительно к карбонильной ФГ триглицеридов. Появляющиеся при окислении соединения с насыщенной альдегидной ФГ при ~1728 см-1 (полоса i, см. рис. 3Б) перекрывают эту полосу в спектре, уширяют [45] и снижают ее максимум, причем снижение тем больше, чем выше степень окисления [46]. Несмотря на то что сама по себе эта полоса обнаруживается только по разнице спектров масел до и после окисления, скорость ее изменения можно рассматривать как скорость образования альдегидов в образце [44]. Диапазон 17281630 см-1 в целом отражает присутствие карбонильных продуктов окисления - насыщенных, ненасыщенных, альдегидов, Оα,β-НА, кетонов [15] и свободных жирных кислот (~1700 см-1, полоса с1). На более поздних этапах окисления эта полоса начинает перекрываться сигналами при ~1685-1630 см-1 (полосы j-l), относящимися к различным вторичным продуктам окисления. Полоса при 1654 см-1 уменьшается и исчезает в процессе термического окисления, и появляется новый сигнал при 1630 см-1. Он тоже отражает присутствие насыщенных и ненасыщенных альдегидов и кетонов [17, 43], возможно, Оα,β-НА [44].

Спектральная область IV: 1500-1000 см-1. Данная область характеризуется присутствием сигналов алифатических (диапазон 1463-1238 см-1) и сложноэфирных связей (~1164, ~1025 см-1) триглицеридов. Их изменение в течение первого этапа окисления либо отсутствует, либо незначительно, поэтому некоторые из них, например сигналы q при ~1164 см-1 и r ~1119 см-1, могут служить еще одной мерой окислительной стабильности [44]. Изменение данных полос во втором этапе окисления если и происходит, то не имеет общих для всех масел закономерностей.

Спектральная область V: 1000-800 см-1. В данной области наблюдается поглощение сопряженных и изолированных транс,транс- и цис,транс-двойных связей. Наличие сопряженной связи и ее максимум в свежих маслах зависит от вида масла, а интенсивность растет по мере процесса окисления. Обычно появление сигналов сопряженных транс,транс-двойных связей наблюдается в конце первого этапа окисления, а с исчезновением гидропероксидов в конце второго этапа их интенсивность снижается [44]. При появлении эта полоса, наряду с сигналом v при ~975 см-1 (изолированные транс,транс-двойные связи), перекрывает полосу при ~967 см-1 (сигнал d1), которая относится к изолированным транс,транс-двойным связям транс-изомеров ЖК [15]. На ИК-спектрах это регистрируется как уширение сигнала d1 [44]. Цис,транс-двойные связи помимо сигнала u дают сигнал w, однако на поздних этапах окисления он может перекрываться поглощением изолированных транс,транс-двойных связей при ~967 см-1, как было показано для окисленного подсолнечного масла [46]. Полоса при ~914 см-1 может не наблюдаться в некоторых видах масла, однако для тех образцов, где она есть, скорость ее исчезновения может служить мерой скорости образования вторичных продуктов окисления [44]. Полоса при ~722 см-1 (сигнал у) обычно видна как группа неразрешенных сигналов, относящаяся к различным видам колебаний цис-двойных связей ЖК. По мере образования вторичных продуктов окисления она увеличивается [44].

Мониторинг изменения масел в процессе окисления. Процесс окисления пищевых масел в целом методом Фурье-ИКС можно регистрировать путем расчета спектроскопического индекса, характеризующего изменение интенсивности поглощения цис-двойных связей ЖК относительно интенсивности других связей диапазона 3050-2750 см-1 [45]:

sp2 - площадь валентного колебания цис-СН-связи при 3008 см-1 и sp2 + sp3 - площадь диапазона 30502750 см-1, включая цис-СН-полосу и несимметричную и симметричную полосы валентного колебания CH алифатических СН3 и СН2 в начальном Т0 и конечном Tt периодах времени.

На основе этого показателя удобно сравнивать стадии окисления различных масел между собой вне зависимости от вида масла и толщины слоя в кювете, поскольку в расчете используются абсолютные значения площадей. Эти стадии представляют собой фазу индукции (время от начала эксперимента до начала окисления), когда значение индекса стабильно, и фазу окисления (деградация ЖК), когда значение индекса уменьшается от 1 до 0. Последнюю фазу можно условно разделить на 2 периода: период полураспада (T1/2), который соответствует требуемому времени для получения значения индекса 0,5, и период времени (Tf) до полного исчезновения полосы при 3008 см-1 (нулевое значение индекса).

Сравнение метода Фурье-ИКС с официальными методами определения показателей окисленности масел. Ввиду относительной простоты и удобства метода Фурье-ИКС [48], были предприняты попытки вычислять некоторые показатели качества и безопасности на основе данных ИК-спектров. Было показано, что всего один анализ позволяет получить следующую информацию об образце (рис. 4).

На рис. 4 видно, что большинство показателей рассчитывается на основе определенного диапазона поглощения, причем диапазон отдельного показателя не всегда соответствует интервалу (или одному волновому числу) ожидаемых компонентов этого показателя (см. табл. 3). Этот диапазон обычно вычисляется при помощи различных хемометрических инструментов [48, 49], при этом основные изменяющиеся компоненты спектра объединяются в группы на основе схожего признака - в главные компоненты, которые, в отличие от первоначальных спектральных данных, уже могут использоваться для извлечения количественной информации об интересующей группе веществ [17]. Сравнение получаемых значений со значениями, полученными официальными методами, позволяет сделать вывод о высокой предсказательной способности таких моделей (см. рис. 4).

Заключение

Анализ возможностей спектроскопий 1Н ЯМР и Фурье-ИКС для характеристики окисления пищевых масел и жиров позволяет выделить следующие общие преимущества:

1) одновременная регистрация сигналов основных компонентов липидной матрицы, а также первичных и вторичных продуктов окисления масел, в том числе в реальном времени;

2) простота подготовки проб [6, 59] по сравнению с химическими и хроматографическими методами;

3) меньшее время анализа, высокая воспроизводимость, информативность и надежность методов [18].

Дополнительно спектроскопия 1Н ЯМР позволяет количественно измерять динамику деградации ЖК, образования и разрушения первичных и вторичных продуктов окисления, в том числе токсичных [6]. При этом в ЯМР-анализе пищевых масел, как правило, отсутствует перекрывание сигналов [60], количественное определение не требует использования стандартов веществ [12, 16] и дает возможность ранжировать пищевые масла и жиры по стабильности к окислению [38].

Ранжирование также возможно на основе Фурье-ИК-спектров [43]. Для применения Фурье-ИКС в качестве альтернативы химическим методам определения показателей окисленности требуется предварительное изучение состава липидной матрицы. При этом результаты могут быть выражены в общепринятых единицах измерения [15].

Таким образом, получаемая с помощью 1Н ЯМР и Фурье-ИКС [58] спектральная информация может быть с успехом использована для мониторинга окислительного изменения пищевых масел, измерения существующих показателей окисленности и поиска новых, более достоверных показателей степени окисления.

Финансирование. Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 14-16-00055)

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Литература

1. Schaich K. Lipid oxidation: theoretical aspects // Bailey’s Industrial Oil and Fat Products. New York : Wiley, 2005.

2. Goicoechea E., Brandon E.F., Blokland M.H., Guillen M.D. Fate in digestion in vitro of several food components, including some toxic compounds coming from omega-3 and omega-6 lipids // Food Chem. Toxicol. 2011. Vol. 49. P. 115-124.

3. Goicoechea E., Guillen M.D. Analysis of hydroperoxides, aldehydes and epoxides by 1H nuclear magnetic resonance in sunflower oil oxidized at 70 and 100 °C // J. Agric. Food Chem. 2010. Vol. 58. P. 6234−6245.

4. Guillen M.D., Goicoechea E. Detection of primary and secondary oxidation products by fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and 1H nuclear magnetic resonance (NMR) in sunflower oil during storage // J. Agric. Food Chem. 2007. Vol. 55. P. 10 729-10 736.

5. Guillen M.D., Goicoechea E. Toxic oxygenated α, β-unsaturated aldehydes and their study in foods. A review // Crit. Rev. Food Sci. Nutr. 2008. Vol. 48. P. 119-136.

6. Martınez-Yusta A., Goicoechea E., Guillen M.D. A review of thermo-oxidative degradation of food lipids studied by 1H NMR spectroscopy: influence of degradative conditions and food lipid nature // Compr. Rev. Food Sci. Food Saf. 2014. Vol. 13. P. 838-859.

7. Саркисян В.А., Кочеткова А.А., Бессонов В.В., Глазкова И.В. Токсикологическая характеристика основных продуктов окисления липидов // Вопр. питания. 2016. № 6. С. 80-85.

8. Barry M., Markaverich B.M., Crowley J.R., Alejandro M.A. et al. Leukotoxin diols from ground corncob bedding disrupt estrous cyclicity in rats and stimulate MCF-7 breast cancer cell proliferation // Environ. Health Perspect. 2005. Vol. 113, N 12. P. 1698-1704.

9. ТР ТС 024/2011. Технический регламент на масложировую продукцию, 2011.

10. Williamson S. Detection of Rancidity in Peanuts. Edith Cowan University. Research Online, 1998. 56 p. URL: http://ro.ecu.edu.au/theses_hons/745. (дата обращения: 01.04.2018)

11. Vlachos N., Skopelitis Y., Psaroudaki M., Konstantinidou V. et al. Applications of Fourier transform-infrared spectroscopy to edible oils // Anal. Chim. Acta. 2006. Vol. 573. P. 459-465.

12. Xia W., Budge S. M., Lumsden M. D. New 1H NMR-based technique to determine epoxide concentrations in oxidized oil // J. Agric. Food Chem. 2015. Vol. 63, N 24. P. 5780-5786.

13. Semb T.N. Analytical Methods for Determination of the Oxidative Status in Oils. Norway : Department of Biotechnology, Norwegian University of Science and Technology, 2012. 115 p.

14. Silvagni A., Franco L., Bagno A., Rastrelli F. Thermoinduced lipid oxidation of a culinary oil: a kinetic study of the oxidation products by magnetic resonance spectroscopies // J. Phys. Chem. A. 2010. Vol. 114. P. 10 059-10 065.

15. Li-Chan E., Chalmers J., Griffiths P. Applications of Vibrational Spectroscopy in Food Science. New York : John Wiley and Sons, 2011. 872 p.

16. Wójcicki K., Khmelinskii I., Sikorski M., Sikorska E. Near and mid infrared spectroscopy and multivariate data analysisin studies of oxidation of edible oils // Food Chem. 2015. Vol. 187. P. 416-423.

17. Muik B., Lendl B., Molina-Diaz A., Valcarcel М. et al. Two-dimensional correlation spectroscopy and multivariate curve resolution for the study of lipid oxidation in edible oils monitored by FTIR and FT-Raman spectroscopy // Anal. Chim. Acta. 2007. Vol. 593. P. 54-67.

18. Alexandri E., Ahmed R., Siddiqui H., Choudhary M.I. et al. High resolution NMR spectroscopy as a structural and analytical tool for unsaturated lipids in solution // Molecules. 2017. Vol. 22. P. 1663-1671.

19. Castejón D., Herrera A., Heras Á. et al. Oil quality control of culinary oils subjected to deep-fat frying based on NMR and EPR spectroscopy // Food Anal. Methods. 2017. Vol. 10, N 7. P. 2467-2480.

20. Sikorska E., Khmelinskii I., Sikorski M. Characterization of edible oils using synchronous scanning fluorescence spectroscopy // Pol. J. Food Nutr. Sci. 2003. Vol. 12, N 53. P. 108-112.

21. Xia W., Budge S.M. Techniques for the analysis of minor lipid oxidation products derived from triacylglycerols: epoxides, alcohols, and ketones // Compr. Rev. Food Sci. Food Saf. 2017. Vol. 16, N 4. P. 735.

22. Silwood C.J., Grootveld M. Application of high-resolution, two-dimensional 1H and 13C nuclear magnetic resonance techniques to the characterization of lipid oxidation products in autoxidized linoleoyl/linolenoylglycerols // Lipid. 1999. Vol. 34, N 7. P. 741-775.

23. Guillen M.D., Ruiz A. High resolution 1H nuclear magnetic resonance in the study of edible oils and fats // Trends Food Sci. Technol. 2001. Vol. 12, N 9. P. 328-338.

24. Vidal N.P., Manzanos M.J., Goicoechea E., Guillen M.D. Quality of ´ farmed and wild sea bass lipids studied by 1H NMR: usefulness of this technique for differentiation on a qualitative and a quantitative basis // Food Chem. 2012. Vol. 135, N 3. P. 1583-1591.

25. Guillen M.D., Carton I., Goicoechea E., Uriarte P.S. Characterization of ´ cod liver oil by spectroscopic techniques. New approaches for the determination of compositional parameters, acyl groups, and cholesterol from 1H nuclear magnetic resonance and Fourier transform infrared spectral data // J. Agric. Food Chem. 2008. Vol. 56, N 19. P. 9072-9079.

26. Silvagni A., Franco L., Bagno A., Rastrelli F. Thermoinduced lipid oxidation of a culinary oil: a kinetic study of the oxidation products by magnetic resonance spectroscopies // J. Phys. Chem. A. 2010. Vol. 114. P. 10 059-10 065.

27. Yang C.M., Grey A.A., Archer M.C., Bruce W.R. Rapid quantitation of thermal oxidation products in fats and oils by 1H-NMR spectroscopy // Nutr. Cancer. 1998. Vol. 30, N 1. P. 64-68.

28. Guillin M.D., Uriarte P.S. Study by 1H NMR spectroscopy of the evolution of extra virgin olive oil composition submitted to frying temperature in an industrial fryer for a prolonged period of time // Food Chem. 2012. Vol. 134. P. 162-172.

29. Guillen M.D., Ruiz A. Study of the oxidative stability of salted and unsalted salmon fillets by 1H nuclear magnetic resonance // Food Chem. 2004. Vol. 86, N 2. P. 297-304.

30. Guillen M.D., Ruiz A. Study by proton nuclear magnetic resonance of the thermal oxidation of oils rich in oleic acyl groups // J. Am. Oil Chem. Soc. 2005. Vol. 82, N 5. P. 349-355.

31. Guillen M.D., Goicoechea E. Oxidation of corn oil at room temperature: primary and secondary oxidation products and determination of their concentration in the oil liquid matrix from 1H nuclear magnetic resonance data // Food Chem. 2009. Vol. 116, N 1. P. 183-192.

32. Guillen M.D., Uriarte P.S. Simultaneous control of the evolution of the percentage in weight of polar compounds, iodine value, acyl groups proportions and aldehydes concentrations in sunflower oil submitted to frying temperature in an industrial fryer // Food Control. 2012. Vol. 24, N 2. P. 50-56.

33. Sosinska E., Przybylski R., Aladedunye F., Hazendonk P. Spectroscopic characterisation of dimeric oxidation products of phytosterols // Food Chem. 2014. Vol. 151. P. 404-414.

34. Martinez-Yusta A., Guillin M.D. Deep-frying food in extra virgin olive oil: a study by 1H nuclear magnetic resonance of the influence of food nature on the evolving composition of the frying medium // Food Chem. 2014. Vol. 150. P. 429-437.

35. Hwang H.-S. NMR spectroscopy for assessing lipid oxidation // Lipid Technol. 2015. Vol. 27, N 8. P. 187-189.

36. Büsing A., Ternes W. Separation of α-tocotrienol oxidation products and eight tocochromanols by HPLC with DAD and fluorescence detection and identification of unknown peaks by DAD, PBI-EIMS, FTIR, and NMR // Anal. Bioanal. Chem. 2011. Vol. 401. P. 2843-2854.

37. Sopelana P., Ibargoitia M. L., Guillén M.D. Influence of fat and phytosterols concentration in margarines on their degradation at high temperature. A study by 1H Nuclear Magnetic Resonance // Food Chem. 2016. Vol. 197. P. 1256-1263.

38. Cordella C.B., Tekye T. Rutledge D.N., Leardi R. A multiway chemometric and kinetic study for evaluating the thermal stability of edible oils by 1H NMR analysis: comparison of methods // Talanta. 2012. Vol. 88. P. 358-368.

39. Pauli G.F., Gödecke T., Jaki B.U., Lanki D.C. Quantitative 1H NMR: development and potential of an analytical method - an update // J. Nat. Prod. 2012. Vol. 75, N 4. P. 834-851.

40. Mo H., Harwood J. S., Raftery D. Receiver Gain Function: the Actual NMR Receiver Gain // Magn. Reson. Chem. 2010. Vol. 48, N 3. P. 235-238.

41. Harris E. Improving lipid oxidation measurements: investigating a 1H NMR alternative to and evaluating the assumptions of standard chemical methods. Halifax : Dalhousie University, 2017. 70 р.

42. Silva A.C.O., Mársico E.T., Oliveira de Jesus E.F., Guimarães C.F. et al. Effect of gamma radiation on lipids by the TBARS and NMR // Braz. Arch. Biol. Technol. 2011. Vol. 54, N 6. P. 1343-1348.

43. Le Dréaua Y., Dupuya N., Artauda J., Ollivier D. et al. Infrared study of aging of edible oils by oxidative spectroscopic index and MCR-ALS chemometric method // Talanta. 2009. Vol. 77. P. 1748-1756.

44. Guillen M.D., Cabo N. Usefulness of the frequency data of the Fourier transform infrared spectra to evaluate the degree of oxidation of edible oils // J. Agric. Food Chem. 1999. Vol. 47. P. 709-719.

45. Rutckeviski R., Xavier-Júnior F.H. et al. Thermo-oxidative stability evaluation of bullfrog (rana catesbeiana shaw) oil // Molecules. 2017. Vol. 22, N 4. P. 606.

46. Guillen M.D., Goicoechea E. Detection of primary and secondary oxidation products by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and 1H nuclear magnetic resonance (NMR) in sunflower oil during storage // J. Agric. Food Chem. 2007. Vol. 55. P. 10 729-10 736.

47. Yahuaca-Juárez B., Martínez-Flores H.E., Huerta-Ruelas J.A., Pless R.C. et al. Oil oxidation in corn flour from grains processed with alkaline cooking by use of peroxide value, UV and FTIR // Plant Foods Hum. Nutr. 2013. Vol. 68. P. 65-71.

48. Younis Talpur M., Sara Hassan S., Sherazi S.T.H., Mahesar S.A. et al. A simplified FTIR chemometric method for of four oxidation parameters of frying canola oil simultaneous determination // Spectrochim. Acta A Mol. Biomol. Spectrosc. 2015. Vol. 149. P. 656-661.

49. Xiuzhu Y., Shuangkui D.U., van de Voort F.R., Tianli Y. et al. Automated and simultaneous determination of free fatty acids and peroxide values in edible oils by FTIR spectroscopy using spectral reconstitution // Anal. Sci. 2009. Vol. 25. P. 627-632.

50. Mirghani M.E.S., Che Man Y.B., Jinap S., Baharin B.S. et al. Multivarate calibration of Fourier transform spectra in determining the thiobarbituric acid-reactive substance content in palm oil // J. Am. Oil Chem. Soc. 2001. Vol. 78, N 11. P. 1127-1131.

51. Andina L., Riyanto R., Rohman A. Determination of anisidine value of red fruit oil under elevated temperature using FTIR spectroscopy and multivariate calibration // Int. Food Res. J. 2014. Vol. 21, N 6. P. 2325-2330.

52. Andina L., Riyanto S., Rohman A. Determination of peroxide value of red fruit oil by FTIR spectroscopy and multivariate calibration // Int. Food Res. J. 2017. Vol. 24, N 6. P. 2312-2316.

53. Rohman A., Kuwat T., Retno S., Sismindari Y.E. et al. Fourier Transform Infrared Spectroscopy applied for rapid analysis of lard in palm oil // Int. Food Res. J. 2012. Vol. 19, N 3. P. 1161-1165.

54. Sherazi S.T.M., Talpur M., Mahesar S., Kandhro A. et al. Main fatty acid classes in vegetable oils by SB-ATR-Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy // Talanta. 2009. Vol. 80, N 2. P. 600-606.

55. Meng X., Ye Q., Nie X., Jiang L. Iodine value determination of edible oils using ATR-FTIR and chemometric methods // Eur. J. Lipid Sci. Technol. 2017. Vol. 119, N 9. Article ID 1600323.

56. Mueller D., Ferrão M., Marder L., da Costa A. et al. Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and multivariate analysis for identification of different vegetable oils used in biodiesel production // Sensors (Basel). 2013. Vol. 13, N 4. P. 4258-4271.

57. Yunus W.M.M., Fen Y.Y.W., Yee L.M. Refractive index and Fourier transform infrared spectra of virgin coconut oil and virgin olive oil // Am. J. Appl. Sci. 2009. Vol. 6, N 2. P. 328-331.

58. Wójcicki K., Khmelinskii I., Sikorski M., Sikorska E. Near and mid infrared spectroscopy and multivariate data analysis in studies of oxidation of edible oils // Food Chem. 2015. Vol. 187. P. 416-423.

59. Cebi N., Yilmaz M.T., Sagdic O., Yuce H. et al. Prediction of peroxide value in omega-3 rich microalgae oil by ATR-FTIR spectroscopy combined with chemometrics // Food Chem. 2017. Vol. 225. P. 188-196.

60. Aerts H.A.J., Jacobs P.A. Epoxide yield determination of oils and fatty acid methyl esters using 1H NMR // J. Am. Oil Chem. 2004. Vol. 81. P. 841-846.

References

1. Schaich K. Lipid oxidation: theoretical aspects. In: Bailey’s Industrial Oil and Fat Products. New York: Wiley, 2005.

2. Goicoechea E., Brandon E.F., Blokland M.H., Guillen M.D. Fate in digestion in vitro of several food components, including some toxic compounds coming from omega-3 and omega-6 lipids. Food Chem Toxicol. 2011; 49: 115-24.

3. Goicoechea E., Guillen M.D. Analysis of hydroperoxides, aldehydes and epoxides by 1H nuclear magnetic resonance in sunflower oil oxidized at 70 and 100 °C. J Agric Food Chem. 2010; 58: 6234−45.

4. Guillen M.D., Goicoechea E. Detection of primary and secondary oxidation products by fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and 1H nuclear magnetic resonance (NMR) in sunflower oil during storage. J Agric Food Chem. 2007; 55: 10 729-36.

5. Guillen M.D., Goicoechea E. Toxic oxygenated α, β-unsaturated aldehydes and their study in foods. A review. Crit Rev Food Sci Nutr. 2008; 48: 119-36.

6. Martınez-Yusta A., Goicoechea E., Guillen M.D. A review of thermo-oxidative degradation of food lipids studied by 1H NMR spectroscopy: influence of degradative conditions and food lipid nature. Compr Rev Food Sci Food Saf. 2014; 13: 838-59.

7. Sarkisjan V.A., Kochetkova A.A., Bessonov V.V., Glazkova I.V. Toxicological characteristics of the main lipid oxidation products. Voprosy pitaniia [Problems of Nutrition]. 2016; 85 (6): 80-5. (in Russian)

8. Barry M., Markaverich B.M., Crowley J.R., Alejandro M.A., et al. Leukotoxin diols from ground corncob bedding disrupt estrous cyclicity in rats and stimulate MCF-7 breast cancer cell proliferation. Environ Health Perspect. 2005; 113 (12): 1698-704.

9. TR TS 024/2011. Technical regulations for oil and fat products. 2011. (in Russian)

10. Williamson S. Detection of rancidity in peanuts. Edith Cowan University. Research Online, 1998: 56 p. URL: http://ro.ecu.edu.au/theses_hons/745. (date of access April 01, 2018)

11. Vlachos N., Skopelitis Y., Psaroudaki M., Konstantinidou V., et al. Applications of Fourier transform-infrared spectroscopy to edible oils. Anal Chim Acta. 2006; 573: 459-65.

12. Xia W., Budge S. M., Lumsden M. D. New 1H NMR-based technique to determine epoxide concentrations in oxidized oil. J Agric Food Chem. 2015; 63 (24): 5780-6.

13. Semb T.N. Analytical methods for determination of the oxidative status in oils. Norway: Department of Biotechnology, Norwegian University of Science and Technology, 2012: 115 p.

14. Silvagni A., Franco L., Bagno A., Rastrelli F. Thermoinduced lipid oxidation of a culinary oil: a kinetic study of the oxidation products by magnetic resonance spectroscopies. J Phys Chem A. 2010; 114: 10 059-65.

15. Li-Chan E., Chalmers J., Griffiths P. Applications of vibrational spectroscopy in food science. New York: John Wiley and Sons, 2011: 872 p.

16. Wojcicki K., Khmelinskii I., Sikorski M., Sikorska E. Near and mid infrared spectroscopy and multivariate data analysisin studies of oxidation of edible oils. Food Chem. 2015; 187: 416-23.

17. Muik B., Lendl B., Molina-Diaz A., Valcarcel М., et al. Two-dimensional correlation spectroscopy and multivariate curve resolution for the study of lipid oxidation in edible oils monitored by FTIR and FT-Raman spectroscopy. Anal Chim Acta. 2007; 593: 54-67.

18. Alexandri E., Ahmed R., Siddiqui H., Choudhary M.I., et al. High resolution NMR spectroscopy as a structural and analytical tool for unsaturated lipids in solution. Molecules. 2017; 22: 1663-71.

19. Castejon D., Herrera A., Heras A., et al. Oil quality control of culinary oils subjected to deep-fat frying based on NMR and EPR spectroscopy. Food Anal Methods. 2017; 10 (7): 2467-80.

20. Sikorska E., Khmelinskii I., Sikorski M. Characterization of edible oils using synchronous scanning fluorescence spectroscopy. Pol J Food Nutr Sci. 2003; 12 (53): 108-12.

21. Xia W., Budge S.M. Techniques for the analysis of minor lipid oxidation products derived from triacylglycerols: epoxides, alcohols, and ketones. Compr Rev Food Sci Food Saf. 2017; 16 (4): 735.

22. Silwood C.J., Grootveld M. Application of high-resolution, two-dimensional 1H and 13C nuclear magnetic resonance techniques to the characterization of lipid oxidation products in autoxidized linoleoyl/linolenoylglycerols. Lipid. 1999; 34 (7): 741-75.

23. Guillen M.D., Ruiz A. High resolution 1H nuclear magnetic resonance in the study of edible oils and fats. Trends Food Sci Technol. 2001; 12 (9): 328-38.

24. Vidal N.P., Manzanos M.J., Goicoechea E., Guillen M.D. Quality of ´ farmed and wild sea bass lipids studied by 1H NMR: usefulness of this technique for differentiation on a qualitative and a quantitative basis. Food Chem. 2012; 135 (3): 1583-91.

25. Guillen M.D., Carton I., Goicoechea E., Uriarte P.S. Characterization of ´ cod liver oil by spectroscopic techniques. New approaches for the determination of compositional parameters, acyl groups, and cholesterol from 1H nuclear magnetic resonance and Fourier transform infrared spectral data. J Agric Food Chem. 2008; 56 (19): 9072-9.

26. Silvagni A., Franco L., Bagno A., Rastrelli F. Thermoinduced lipid oxidation of a culinary oil: a kinetic study of the oxidation products by magnetic resonance spectroscopies. J Phys Chem A. 2010; 114: 10 059-65.

27. Yang C.M., Grey A.A., Archer M.C., Bruce W.R. Rapid quantitation of thermal oxidation products in fats and oils by 1H-NMR spectroscopy. Nutr Cancer. 1998; 30 (1): 64-8.

28. Guillin M.D., Uriarte P.S. Study by 1H NMR spectroscopy of the evolution of extra virgin olive oil composition submitted to frying temperature in an industrial fryer for a prolonged period of time. Food Chem. 2012; 134: 162-72.

29. Guillen M.D., Ruiz A. Study of the oxidative stability of salted and unsalted salmon fillets by 1H nuclear magnetic resonance. Food Chem. 2004; 86 (2): 297-304.

30. Guillen M.D., Ruiz A. Study by proton nuclear magnetic resonance of the thermal oxidation of oils rich in oleic acyl groups. J Am Oil Chem Soc. 2005; 82 (5): 349-55.

31. Guillen M.D., Goicoechea E. Oxidation of corn oil at room temperature: primary and secondary oxidation products and determination of their concentration in the oil liquid matrix from 1H nuclear magnetic resonance data. Food Chem. 2009; 116 (1): 183-92.

32. Guillen M.D., Uriarte P.S. Simultaneous control of the evolution of the percentage in weight of polar compounds, iodine value, acyl groups proportions and aldehydes concentrations in sunflower oil submitted to frying temperature in an industrial fryer. Food Control. 2012; 24 (2): 50-6.

33. Sosinska E., Przybylski R., Aladedunye F., Hazendonk P. Spectroscopic characterisation of dimeric oxidation products of phytosterols. Food Chem. 2014; 151: 404-14.

34. Martinez-Yusta A., Guillin M.D. Deep-frying food in extra virgin olive oil: a study by 1H nuclear magnetic resonance of the influence of food nature on the evolving composition of the frying medium. Food Chem. 2014; 150: 429-37.

35. Hwang H.-S. NMR spectroscopy for assessing lipid oxidation. Lipid Technol. 2015; 27 (8): 187-9.

36. Busing A., Ternes W. Separation of α-tocotrienol oxidation products and eight tocochromanols by HPLC with DAD and fluorescence detection and identification of unknown peaks by DAD, PBI-EIMS, FTIR, and NMR. Anal Bioanal Chem. 2011; 401: 2843-54.

37. Sopelana P., Ibargoitia M. L., Guillén M.D. Influence of fat and phytosterols concentration in margarines on their degradation at high temperature. A study by 1H Nuclear Magnetic Resonance. Food Chem. 2016; 197: 1256-63.

38. Cordella C.B., Tekye T. Rutledge D.N., Leardi R. A multiway chemometric and kinetic study for evaluating the thermal stability of edible oils by 1H NMR analysis: comparison of methods. Talanta. 2012; 88: 358-68.

39. Pauli G.F., Gödecke T., Jaki B.U., Lanki D.C. Quantitative 1H NMR: development and potential of an analytical method - an update. J Nat Prod. 2012; 75 (4): 834-51.

40. Mo H., Harwood J. S., Raftery D. Receiver gain function: the actual NMR receiver gain. Magn Reson Chem. 2010; 48 (3): 235-8.

41. Harris E. Improving lipid oxidation measurements: investigating a 1H NMR alternative to and evaluating the assumptions of standard chemical methods. Halifax: Dalhousie University, 2017: 70 р.

42. Silva A.C.O., Marsico E.T., Oliveira de Jesus E.F., Guimaraes C.F., et al. Effect of gamma radiation on lipids by the TBARS and NMR. Braz Arch Biol Technol. 2011; 54 (6): 1343-8.

43. Le Dreaua Y., Dupuya N., Artauda J., Ollivier D., et al. Infrared study of aging of edible oils by oxidative spectroscopic index and MCR-ALS chemometric method. Talanta. 2009; 77: 1748-56.

44. Guillen M.D., Cabo N. Usefulness of the frequency data of the Fourier transform infrared spectra to evaluate the degree of oxidation of edible oils. J Agric Food Chem. 1999; 47: 709-19.

45. Rutckeviski R., Xavier-Junior F.H., et al. Thermo-oxidative stability evaluation of bullfrog (rana catesbeiana shaw) oil. Molecules. 2017. Vol. 22, N 4. P. 606.

46. Guillen M.D., Goicoechea E. Detection of primary and secondary oxidation products by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and 1H nuclear magnetic resonance (NMR) in sunflower oil during storage. J Agric Food Chem. 2007; 55: 10 729-36.

47. Yahuaca-Juarez B., Martínez-Flores H.E., Huerta-Ruelas J.A., Pless R.C., et al. Oil oxidation in corn flour from grains processed with alkaline cooking by use of peroxide value, UV and FTIR. Plant Foods Hum Nutr. 2013; 68: 65-71.

48. Younis Talpur M., Sara Hassan S., Sherazi S.T.H., Mahesar S.A., et al. A simplified FTIR chemometric method for of four oxidation parameters of frying canola oil simultaneous determination. Spectrochim Acta A Mol Biomol Spectrosc. 2015; 149: 656-61.

49. Xiuzhu Y., Shuangkui D.U., van de Voort F.R., Tianli Y., et al. Automated and simultaneous determination of free fatty acids and peroxide values in edible oils by FTIR spectroscopy using spectral reconstitution. Anal Sci. 2009; 25: 627-32.

50. Mirghani M.E.S., Che Man Y.B., Jinap S., Baharin B.S., et al. Multivarate calibration of Fourier transform spectra in determining the thiobarbituric acid-reactive substance content in palm oil. J Am Oil Chem Soc. 2001; 78 (11): 1127-31.

51. Andina L., Riyanto R., Rohman A. Determination of anisidine value of red fruit oil under elevated temperature using FTIR spectroscopy and multivariate calibration. Int Food Res J. 2014; 21 (6): 2325-30.

52. Andina L., Riyanto S., Rohman A. Determination of peroxide value of red fruit oil by FTIR spectroscopy and multivariate calibration. Int Food Res J. 2017; 24 (6): 2312-6.

53. Rohman A., Kuwat T., Retno S., Sismindari Y.E., et al. Fourier Transform Infrared Spectroscopy applied for rapid analysis of lard in palm oil. Int Food Res J. 2012; 19 (3): 1161-5.

54. Sherazi S.T.M., Talpur M., Mahesar S., Kandhro A., et al. Main fatty acid classes in vegetable oils by SB-ATR-Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. Talanta. 2009; 80 (2): 600-6.

55. Meng X., Ye Q., Nie X., Jiang L. Iodine value determination of edible oils using ATR-FTIR and chemometric methods. Eur J Lipid Sci Technol. 2017; 119 (9): 1600323.

56. Mueller D., Ferrao M., Marder L., da Costa A., et al. Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and multivariate analysis for identification of different vegetable oils used in biodiesel production. Sensors (Basel). 2013; 13 (4): 4258-71.

57. Yunus W.M.M., Fen Y.Y.W., Yee L.M. Refractive index and Fourier transform infrared spectra of virgin coconut oil and virgin olive oil. Am J Appl Sci. 2009; 6 (2): 328-31.

58. Wojcicki K., Khmelinskii I., Sikorski M., Sikorska E. Near and mid infrared spectroscopy and multivariate data analysis in studies of oxidation of edible oils. Food Chem. 2015; 187: 416-23.

59. Cebi N., Yilmaz M.T., Sagdic O., Yuce H., et al. Prediction of peroxide value in omega-3 rich microalgae oil by ATR-FTIR spectroscopy combined with chemometrics. Food Chem. 2017; 225: 188-96.

60. Aerts H.A.J., Jacobs P.A. Epoxide yield determination of oils and fatty acid methyl esters using 1H NMR. J Am Oil Chem. 2004; 81: 841-6.